基于极化度分布特征的目标识别方法研究

该文在全极化、高距离分辨力雷达体制背景下,研究了光学区雷达目标回波极化度的分布特性,并利用分布特征参数进行定量描述,在此基础上对四类飞机目标进行了识别实验研究,获得了良好的目标分类识别效果。     

基于多维极化特征空间的雷达目标识别

在宽带极化雷达体制背景下，研究了目标的变极化效应，并采用参数作了具体表征，结合多视角观测这一现实，构造了目标的多维极化特征空间，并在此基础上对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于极化特征的雷达目标识别技术

极化特性是雷达目标散射回波的重要特性之一,极化特征能够解析目标的粗细、大小、对称性等信息。随着雷达极化测量技术的逐步成熟,基于极化特征的雷达目标识别日益引起国内外学术界的高度重视。以电磁散射计算仿真的飞机模型为研究对象,在极化不变量理论基础上对这些飞机目标的极化特性进行了试验分析研究,以SVM为分类器,通过功率矩阵的迹和去极化系数可以实现对三个目标的区分。结果表明,该方法可以有效地将三个目标进行分类识别。     

雷达目标识别方法概述

雷达经过几十年的发展，已实现了从杂波，干扰中探测目标的存在以及确定目标的运动轨迹，但是雷达对于目标识别仍是当今天研究热点，本文对目前几中主要的雷达目标识别方法进行了概述。     

基于极化频率稳定度的目标识别

以宽带极化雷达体制为背景，定义了极化频率稳定度的概念。按极化状态在坡印卡勒极化球旧的动态分布信息，提取了目标的极化特征。对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了优良的目标分类或识别效果。     

基于雷达回波极化特征的电力线识别方法

现有的雷达对电力线的探测能力严重不足,这严重威胁低空飞行器如直升机的飞行安全。研究表明,线状物体对雷达垂直极化和水平极化信号响应强弱具有明显差异性,我们利用回波信号的极化特性建立起多维特征空间,并在该空间内完成电力线目标的感知、分类。某在研直升机低空防撞雷达的实测飞行数据表明,在利用极化信息所构建的特征空间内可有效区分电力线目标和虚假目标,准确率达到91%以上。该方法将有利于推动电力线障碍物预警雷达走向实用化。     

基于含参最小二乘估计曲线拟合的极化雷达目标识别方法

本文以宽带极化雷达体制为背景，从分析目标仍化散射特性的角度出发，通过定义了极化状态距离的概念，研究了复杂目标对探测信号频率变化的敏感性问题，并运用含参最小二乘估计方法提取了目标特征，对四种飞机目标的识别结果表明了本文所了方法是有效可行的。     

用最佳极化合成孔径雷达特征来增强目标的识别能力

基于相关目标／物体的最佳极化雷达特征给出了一种新型的自动目标／物体的识别方法。目前的雷达目标识别方法是以采用一对非最佳极化特征,或预置的４对正交极化特征为基础。这些设计方法只在改进目标探测方面有效果,对提高目标分类／识别性能还看不出有什么效果。本文探讨如何利用最佳极化特征来增强合成孔径雷达的目标识别能力。     

基于极化谱的飞机目标识别

本文基于宽带极化雷达体制背景，将动力学理论用于目标的极化散射特性分析。通过定义一种新的极化谱概念。研究了目标特征信号处理及目标识别等问题。     

基于极化不变量的飞机目标识别

基于宽带毫米波极化雷达体制背影，通过极化不变量之一的去极化系数，研究了飞机目标的极化散射特性，并提取了极化特征，设计了飞机目标的分类或识别器结构，它能对五种飞机目标进行有效的分类或识别。     

基于改进退火法拟合参数估计的极化雷达目标识别

在全极化、高分辨力雷达体制背景下，提出了雷达目标极化状态变化率的概念，用以描述光学区雷达目标极化结构的频域动态分布特性，采用了改进的模拟退火技术对这种分布特性进行全局最优拟合曲线参数估计，在此基础上，对四类军用飞机目标进行了分类识别研究，取得了良好的结果。     

雷达目标高分辨率距离—极化结构成像方法研究

在高频区（光学区），雷达目标回波可模型化为多个散射中心回波的合成，稳含着目标精密的几何形状信息；宽带高频雷达可以获得目标多散射中心在径向距离轴上的投影分布，即目标的一维距离像；对距离像上孤立的每个强散射中心进行极化描述，可获得其对应的单元散射体的几何结构特性；由多个单元散射体可构造出目标的结构图像，即距离－极化结构图像，文中主要给出了强杂背景下目标结构成像的原理，方法及其计算机仿真结果。     

基于瞬态极化时频分布及奇异值特征提取的雷达目标识别

本文介绍了瞬态极化时频分布的概念,并给出了瞬态极化Wigner-Ville分布及伪Wigner-Ville分布的定义,用以刻画雷达目标回波在时频域上的极化特性.然后,由回波的瞬态极化伪Wigner-Ville分布各分量的奇异值组成特征矢量,以BP神经网络作为分类器进行了目标识别实验.实验结果表明,与传统的对目标极化回波的两个分量分别作时频分析的处理方法相比,文中方法具有更好的目标识别性能.     

目标动态极化结构特征提取与识别

本文以宽带极化雷达体制为背景，建立了目标极化结构宽带模型，采用伪本征极化描述宽带下目标极化的结构的动态特性，提出了基于模糊动态特征建模与分类的极化目标识别新方法，对五种飞机目标达到了良好的识别效果。     

基于极化重构的弹头识别方法研究

极化特性是弹道目标识别的重要特征之一,针对复杂突防环境下弹头快速识别需求,提出了一种基于分时极化重构和特征压缩的弹头识别方法。利用微动目标的极化散射矩阵暗室测量数据,分析了动态目标的极化散射特性。结合弹道轨道模型,仿真了弹道目标的动态极化散射矩阵雷达回波信号。基于运动参数和极化互易性对极化矩阵进行相位补偿重构;然后利用重构的极化矩阵提取极化不变量特征和庞加莱球点的变化等特征,并采用多维特征投影变换实现特征压缩,去除无用冗余信息;最后通过软判支持矢量向量机进行序贯识别,从而实现对弹头、碎片和发动机等弹道目标的快速稳健识别。     

用于雷达目标识别的理想极化参数模型

利用目标散射矩阵理论和多散射中心理论建立一种用于雷达目标识别的极化参数模型。应用这一参数模型，雷达目标可由一个或多个散射中心的特性加以描述。通过对散射中心特性的分析，可以对雷达目标作出较精确的估算。     

一种特征点和曲线相似度的目标识别方法

本文以5型常用火箭为研究对象,针对当前雷达散射截面（RCS）特征识别存在的问题,基于全空域RCS仿真库和连续RCS测量信息,开展了特征点和曲线相似度的识别方法研究。利用仿真数据和测量数据,对双频段特征点识别能力进行了评估,在4.5 dB阈值下的识别能力可达100%。研究了曲线相似度比较方法,采用动态时间规划实现了RCS曲线的相似性度量,取得较好的应用效果。提出了新的基于曲线相似度的RCS目标识别方法,该方法对于提高雷达目标识别能力具有借鉴意义。     

雷达目标极化散射特征提取的研究进展

极化雷达可以直接测量出雷达目标的2×2散射矩阵信息，与传统雷达相比，极化雷达的突出优点在于测量数据包含的信息量远大于传统雷达，因而在很多领域都获得了重要应用.本文将对目标极化散射特征提取的发展概况进行综述，包括基于矩阵分解的目标特征参数提取以及直接提取目标极化散射特征的方法等，并对其中存在的问题进行评论，对未来的发展进行展望.     

瞬态极化Wigner-Ville分布相关法及其性能分析

研究了高分辨极化雷达目标识别问题,给出了瞬态极化Wigner—Ville分布(WVD)的定义,提出了基于瞬态极化WVD相关的目标识别方法,以充分利用目标回波的极化信息,并且揭示了该方法的性能改善与目标回波极化散度之间的关系。最后利用五种飞机缩比模型外场测量数据进行了目标识别实验。实验结果表明,该方法是一种有效的高分辨极化雷达目标识别方法。